Pesquisadores da Universidade de Navarra, na Espanha, criaram o RNACOREX, uma plataforma de software de código aberto projetada para identificar redes reguladoras genéticas associadas à sobrevivência ao câncer. A ferramenta foi desenvolvida por cientistas do Instituto de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (DATAI) em colaboração com membros do Centro de Oncologia da Clínica Universidad de Navarra. A sua eficácia foi testada utilizando dados de treze tipos diferentes de tumores fornecidos pelo The Cancer Genome Atlas (TCGA), um consórcio internacional.
RNACOREX foi publicado na revista Biologia Computacional PLOS. Ele pode analisar milhares de moléculas biológicas simultaneamente, permitindo a detecção de importantes interações moleculares que muitas vezes são perdidas pelos métodos de análise tradicionais. Ao produzir um “mapa” molecular claro que pode ser interpretado, o software ajuda os investigadores a compreender melhor como funcionam os tumores e oferece novas formas de estudar os processos biológicos que impulsionam a progressão do cancro.
Decifrando a estrutura genética oculta do câncer
Dentro das células humanas, diferentes tipos de moléculas, como microRNAs (miRNAs) e RNAs mensageiros (mRNAs), interagem através de redes regulatórias altamente complexas. Quando estas redes não funcionam adequadamente, podem desenvolver-se doenças, incluindo o cancro.
“Compreender a arquitetura dessas redes é fundamental para detectar, estudar e classificar diferentes tipos de tumores. No entanto, a identificação confiável dessas redes é um desafio devido à enorme quantidade de dados disponíveis, à presença de muitos sinais falsos e à falta de ferramentas disponíveis e precisas, capazes de distinguir quais interações moleculares estão realmente associadas a cada doença”, afirma Ruben Armanyanzas, chefe de Medicina Digital. Laboratório DATAI e um dos principais autores do estudo.
RNACOREX foi projetado para superar esses problemas. Ele combina informações selecionadas de bancos de dados biológicos internacionais com dados de expressão genética do mundo real para classificar as interações microRNA-mRNA mais relevantes biologicamente. A partir desta base, o software constrói redes regulatórias cada vez mais complexas que também podem funcionar como modelos probabilísticos para estudar o comportamento das doenças.
Prevendo a sobrevivência com resultados interpretáveis
Para avaliar o funcionamento da ferramenta, a equipe de pesquisa aplicou o RNACOREX a dados de treze tipos de câncer diferentes, incluindo mama, cólon, pulmão, estômago, melanoma e tumores de cabeça e pescoço, usando informações do Atlas do Genoma do Câncer (TCGA).
“O software previu a sobrevivência dos pacientes com uma precisão igual aos modelos sofisticados de inteligência artificial, mas com algo que falta a muitos destes sistemas: explicações claras e interpretáveis das interações moleculares que estão na base dos resultados”, diz Aitar Aveda-Madrid, investigador do Laboratório de Medicina Digital da DATAI e primeiro autor do estudo.
Além de prever a sobrevivência, o RNACOREX pode identificar redes regulatórias associadas a resultados clínicos, revelar padrões moleculares comuns a diferentes tipos de tumores e destacar moléculas individuais de grande relevância biomédica. Esses insights podem ajudar os pesquisadores a gerar novas hipóteses sobre como os tumores crescem e progridem, e apontar para futuros marcadores de diagnóstico ou alvos de tratamento promissores. “Nossa ferramenta fornece um ‘mapa’ molecular robusto que ajuda a priorizar novos alvos biológicos, acelerando a pesquisa sobre o câncer”, acrescenta Oviedo-Madrid.
Uma plataforma extensível e de código aberto
RNACOREX está disponível gratuitamente como um programa de código aberto em GitHub e PyPI (Índice de pacotes Python). Inclui ferramentas automatizadas para carregamento de bancos de dados, facilitando a integração do software em seus fluxos de trabalho por laboratórios e instituições de pesquisa. O projeto recebeu financiamento parcial do Governo de Navarra (programa ANDIA 2021) e ERA PerMed JTC2022 RETRATO.
“À medida que a inteligência artificial na genómica acelera, o RNACOREX está a posicionar-se como uma solução interpretável e fácil de interpretar e uma alternativa aos modelos de caixa negra, ajudando a trazer dados ómicos para a prática biomédica”, diz Armaninzas.
A equipe da Universidade de Navarra já está trabalhando na expansão das capacidades do software. As adições planejadas incluem análise de vias e novas camadas de dados de interação molecular para construir modelos que expliquem mais completamente os mecanismos biológicos de crescimento e progressão tumoral. Estes esforços sublinham o compromisso mais amplo da instituição com a investigação interdisciplinar que integra biomedicina, inteligência artificial e ciência de dados para promover a medicina oncológica personalizada e de precisão.
